基于GA-BP神经网络的信息技术业上市公司的成长性预测

文章针对民营企业中的信息技术业,建立包含盈利能力、营运能力、偿债能力、扩张能力、创新能力与公司规模6个方面的指标体系,采用整合改进遗传算法和神经网络的GA-BP算法,对企业的成长性建立模型进行预测与分析.进一步,为验证模型性能,从WIND金融数据库获取数据并进行预处理后,测试集上可决系数R2为0.9990,性能优于其他五种机器学习算法.通过公司市值增长率进行相关系数分析,对建立的模型进行有效性检验,结果表明所选特征的有效性与合理性.最后通过随机森林进行封装特征重要性排序,对指标模型进行简化,选出的8个特征在测试集上改进GA-BP算法的R2为0.8927,再次证明了最初指标选择的合理性.     

突发事件下抗疫物资供应链的激励机制随机演化博弈模型

突发公共卫生事件具有成因复杂、传播广泛、危害严重等特点,给抗疫物资的生产与供应带来了极大的不确定性.当生产企业在考虑生产环境、市场收益、职工安全等内外风险下而采取消极生产策略,会影响到供应链内其他企业的收益,甚至影响到物资供应的保障.文章针对抗疫物资生产企业运营决策与政府激励问题,构建基于抗疫物资生产企业在疫情下生产策略的随机演化模型,分别计算随机因素主导和期望收益主导两种情形下,企业生产供应策略的均衡结果,讨论了政府静态问责机制与动态奖惩结合机制下对不同程度消极生产企业的规制效果.研究表明:在静态问责机制对消极生产行为的规制效果与企业“驱利”转投获利程度相关,可有效刺激高获利程度企业转为“积极生产”;而动态奖惩结合机制效果与上述程度无关,可有效规避静态问责机制对低获利消极生产行为企业激励无效的现象.     

Study of the Optimal Integrated Control of a Dengue Transmission Model北大核心CSCD

建立了一个登革热在蚊子和人之间传播的模型,引入了Wolbachia、自我保护和杀虫剂三种控制措施,分别从常数控制和时变控制两个方面进行探讨。首先,分析了常数控制对模型基本再生数的影响,研究发现:Wolbachia有助于减小基本再生数,且基本再生数与自我保护和杀虫剂呈负相关。其次,以使得感染数最少且实施成本最低为目标,使用Pontryagin极值原理讨论最优控制。最后,通过数值模拟展示了最优控制的效果。     

非自治刚性随机微分方程正则EM分裂方法的收敛性和稳定性

本文研究了数值求解非自治随机微分方程的正则Euler-Maruyama分裂（CEMS）方法,该方程的漂移项系数带有刚性且允许超线性增长,扩散项系数满足全局Lipschitz条件.首先,证明了CEMS方法的强收敛性及收敛速度.其次,证明了在适当条件下CEMS方法是均方稳定的.进一步,利用离散半鞅收敛定理,研究了CEMS方法的几乎必然指数稳定性.结果表明,CEMS方法在漂移系数的刚性部分满足单边Lipschitz条件下可保持几乎必然指数稳定性.最后通过数值实验,检验了CEMS方法的有效性并证实了我们的理论结果.     

一类带扰动的随机脉冲泛函微分方程解的渐近性北大核心CSCD

该文讨论了一类带扰动的随机脉冲泛函微分方程解的渐近性.通过比较扰动方程的解和原方程的解,得到了两者逼近的充分条件.首先,两者在有限的时间区间上相互逼近;其次,当扰动趋于零时,区间长度趋于无穷大,在这个区间上两个解仍然是相互逼近的.最后,举例说明了结果的有效性.     

一般Brown桥的解析解、数值解及仿真

对任意区间[t₀,t₁]任意初值为x₀和终值为x₁的Brown桥,即随机微分方程dx=(x₁-x)/(t₁-t)dt+dB(t) x(t₀)=x₀,给出其解析解(包括随机积分解和Fourier级数解),及Milstein数值解并进行期望和方差分析,求得期望函数、期望±标准差曲线和95%置信区间边界曲线.并对不同Brown运动对应的不同轨线实现进行仿真模拟.对一个非真实的近似解加以辨别.     

带有随机初值的复值Ginzburg-Landau方程的弱平均动力学*

本文研究了无界域上的带有随机初值的复值Ginzburg-Landau方程.首先, 基于解过程的全局适定性, 建立了带有随机初值的Ginzburg-Landau方程的平均随机动力系统.然后, 证明了弱拉回平均随机吸引子的存在唯一性以及随机吸引子的周期性,并将其进一步推广到加权空间L²(?, L²_σ(R)).     

求解张量随机互补问题的光滑牛顿算法

近年来, 越来越多的人意识到随机互补问题在经济管理中具有十分重要的作用。有学者已将随机互补问题由矩阵推广到张量, 并提出了张量随机互补问题。本文通过引入一类光滑函数, 提出了求解张量随机互补问题的一种光滑牛顿算法, 并证明了算法的全局和局部收敛性, 最后通过数值实验验证了算法的有效性。     

非对称碰撞约束下形状记忆合金梁的随机响应与分岔

形状记忆合金(SMA)是二十一世纪具有形状记忆效应的新型智能材料.针对具有非对称约束的SMA梁,本文构造了碰撞振动系统.在无碰撞和有碰撞两种情况下,利用随机平均法给出了近似解析结果.数值模拟作为验证解析结果的工具.结果表明,系统能量的概率响应曲线具有非光滑特性.当约束位置发生变化时,系统会出现随机P分岔和D分岔.     

dSH扭曲程序的建立以及在两种基组(NBO, LFMO)下对扭曲分子的能量分解

介绍了d_SH 扭曲法产生的背景, 为d_SH扭曲法研究Mills-Nixon效应提供了一个自动化程序和方法. 通过在程序中引入随机函数模拟并代替了人工调节构型参数的过程, 提高了效率并拓宽了程序的应用范围. 利用此程序算得三元苯并分子C₆B₃H₃ 和C₆O₃的一系列的扭曲结构, 并利用自然键轨道(NBO)和定域片断分子轨道(LFMO)两种基组分别进行了NBO能量分析和Morokuma SCF能量分解, 并以动态的方式分析了扭曲过程中垂直共振能及其各分量的变化趋势, 比较了不同基组和不同分析方法下的扭曲的驱动力和阻力. 由分析知, 由于NBO基组的非绝对定域性和NBO能量分析方法的一次性对角化直接导致NBO基组及其能量分析方法在d_SH扭曲能量分析中的不合理.